面试官问:如何让其他部门重视数据?该怎么答?

应对业绩第一但无视数据的销售领导
本文探讨了如何处理业绩领先却忽视数据分析的销售领导。建议通过聚焦其他业绩团队,发掘其未覆盖的优势细分市场,逐步积累成功案例,最终促使该领导主动寻求合作。强调数据分析对于积累经验和提升效率的重要性。

本文转自知乎

作者:接地气的陈老师

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有同学问:老师,面试官问了我一个这样的问题:“管销售的领导一直不关心数据,而且人家那个部门也一直业绩排名第一,每年的指标都能达标,要怎样让这个领导重视起来呢?”我该怎么回答????

 

答:如果不是面试的话,我建议直接放弃这哥们吧。回顾一下我们讲过的业务部门分类(如下图)

天天做用户画像,有多少同学对企业内部数据分析部门的用户进行过画像?哈哈

 

业务部门骄横起来,连老板都不放在眼里,何况一个小小的数据分析……特别是销售做的好的,满脸都写着:“你们这些总部的垃圾都是我养活的,除了说废话你们有帮公司挣一毛钱吗!”跟这种人没法讲道理,只能敬而远之。他们不给我们扣屎盆子就不错了。

 

啥?你说屎盆子咋扣?

  • 总部不理解一线,做的政策干扰做业绩!
  • 总部不支持一线,不给政策根本做不动业绩了!
  • 总部不体谅一线,净摊派任务,都没时间做业绩了!
  • 总部不配合一线,要的东西到位太慢,业绩差了都怪你!

 

(´-ω ・)▄︻┻┳══━一 DaDaDaDa~

 

这种东西我能写一天不带重样的。总之秀才遇到兵,有理讲不清。一个兵只会比另一个比他更强大的兵服气。所以遇到这种人,最好的办法就是不理他,然后安心扶植其他业绩团队。就问一个简单的问题,他业绩是排第一,问题是:

 

  • 增长率排第一嘛?
  • 他下边所有品类销售都排第一嘛?
  • 他下边所有业务员/门店销售都排第一嘛?
  • 他下边所有客户群的销售都排第一嘛?
  • ……

 

是滴,在扶植其他团队的过程中。总可以找到一些点是业绩排第一的团队没有的。不要理他们,就做我们的。先从某些细分品类,某些细分客群,某些细分市场做起。有了成功案例就直接推广,他爱听不听。这样慢慢积累,手上拿着几个比较好的标杆以后,当他们遇到业绩瓶颈的时候,就自然而然回来找我们合作了。

 

从本质上看,数据分析是积累经验的有效手段,所以不要迷信那些所谓的“从业十年”“经验丰富”一类的话,很多业务部门的大佬其实也是运气好、赶上红利期做起来的。所以要对我们自己的专业知识有信心。啥?你说自己的分析能力还没人好……这就是另一个话题了哈,哈哈哈。

 

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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